人工智能新浪潮如火如荼，中国互联网企业奋力追赶浪潮。
当地时间12月10日，NeurlPS在美国路易斯安那州新奥尔良召开了为期六天的全球顶级人工智能会议。
NeurlPS披露的数据显示，本次会议共提交了3篇有效论文，录用率仅为26.1%。
蚂蚁集团的20篇论文被收录。
NeurIPS是全球人工智能和机器学习领域的顶级会议。
它与ICML一起被誉为人工智能领域难度最高、级别最高、影响力最大的会议。
据了解，蚂蚁此次入选的论文涵盖了计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等人工智能和机器学习领域的前沿课题。
超过70%的论文集中解决过去一年AIGC（生成式AI）爆发式发展中出现的一些缺陷和问题。
例如，文章《基于可学习和可解释基底的时间序列预测》是之前入选另一届AI峰会的ICLR演讲论文Pyraformer的后续研究成果。
本文利用交叉注意力机制将时间序列分解为一组可学习的基数，并进一步利用历史基数权重和基数的未来部分来预测未来，提高了电力、汇率等场景的预测性能和交通。
另一篇论文《基于模块化代码库的 3D 感知图像生成的基准测试和分析》尝试解决3D感知图像生成技术领域的一个问题：在实际工作中，通常会混合使用各种技术和解决方案，但算法中的哪个模块对最终效果起着关键作用？不清楚。
文中构建的高度结构化的代码库Carver允许开发者独立开发和替换各个模块，不仅提高了3D图像生成的准确性，还加快了开发效率。
《Prompt Pool 与时序点过程模型的持续学习》文章优化了时间序列模型传统训练方法的一个缺陷。
训练结果是静态的，即部署后不会被学习或更新。
文章构建了一个PromptTPP持续学习模型，可以保持持续学习并不断更新和改进其性能和知识库。
这种新的时间序列模型可以提高金融市场分析预测、交通流量和运输等具有明显时间序列特征的场景中趋势预测的准确性。
12月10日，蚂蚁集团还受邀在大会首日举办了主题为“知识增强型AI在垂直行业应用探索”的研讨会。
研讨会重点回顾了过去的一年。
大数据驱动的机器智能技术达到新高度。
但在专业垂直行业应用时，仍面临生成内容幻觉多、毒性大、知识性低、鲁棒性差、歧视性严重的问题。
等问题，重点关注知识增强人工智能技术如何将垂直行业专业知识与大数据驱动的机器智能相结合，构建知识增强、人机协作、公平包容、稳定鲁??棒的机器智能新范式。
据了解，近五年来，蚂蚁集团在国际顶级学术期刊和学术会议上发表论文近百篇，其中人工智能领域论文百余篇。
蚂蚁集团持续投资人工智能领域的技术。
基于大规模业务场景的需求，布局了包括知识图谱、运营优化、图学习、可信AI、大模型等AI技术领域。
据NeurIPS官网介绍，本次AI顶级会议还包括论文来自国内外互联网公司如谷歌、微软、英伟达、亚马逊、Meta、IBM、阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动等国内外互联网公司。